O Data Clean Room (ou DCR) é a tendência de tecnologia que o varejo e o marketing precisavam e nós vamos te mostrar porquê! 

No início de 2023, o Data Reportal divulgou a pesquisa Global Overview Report, que destacou, dentre muitas questões ligadas à análise de dados, o crescimento do número de pessoas conectadas à Internet ao longo do tempo. 

Para se ter uma ideia, em 2013 esse marco registrava 2,5 bilhões de pessoas, enquanto janeiro deste ano contou com cerca de 5.15 bilhões (o que representa mais 103,5% em relação a janeiro de 2013 e 1,9% a mais em relação a 2022).

Ainda que a população também tenha crescido, ignorar tal potencialização de usuários na rede é fatal para empresas e profissionais que dependem de e-commerce, captação e ativação virtual. 

Nesse sentido, o Data Clean Room se apresenta como uma ambiente mais seguro para que empresas possam aproveitar o potencial de dados gerados com cada vez mais indivíduos conectados. 

Na prática, trata-se de um novo formato de compartilhamento de dados, totalmente focado nas demandas relacionadas à privacidade, preservação do anonimato, regulação jurídica (tal qual a LGPD) e ética dessas informações. 

Assim como há mais aparelhos interrelacionados, há também uma maior preocupação com políticas de privacidade, transparência e consentimento no uso dos ativos “data”. 

Por isso, para quem atua no varejo e já investe em outras ferramentas poderosas, como o Retail Media, o Data Clean Room pode se tornar indispensável. 

Como o Data Clean Room atua no varejo? 

Como mencionamos anteriormente, o Data Clean Room é um ambiente seguro e isolado, no qual diferentes conjuntos de dados podem ser combinados, analisados e compartilhados sem comprometer a privacidade ou a segurança das informações. 

A partir dessa dinâmica, a tecnologia proporciona uma maneira eficaz de colaboração entre diferentes partes, como anunciantes, varejistas e outras entidades, sem expor dados sensíveis.

Em outras palavras, o DCR exibe a informação necessária para as análises e estudos de dados e oculta as sensíveis, protegendo as informações da sua rede. 

➡️ Leia também: 5 ideias para sair do óbvio e aproveitar as datas comemorativas para alcançar mais clientes no varejo

Por que o varejo precisa do Data Clean Room?

No varejo, a precisão dos dados é fundamental. Os profissionais de marketing dependem de informações claras e corretas para entender o comportamento do consumidor, personalizar estratégias e melhorar a eficácia das campanhas. 

O Data Clean Room entra em cena para resolver desafios comuns enfrentados neste segmento e nesse sentido, tais como:

1) Proteção de dados do consumidor:

O Data Clean Room permite que as empresas colaborem em análises de dados sem  compartilhar informações pessoais identificáveis. Isso é crucial para cumprir regulamentações de privacidade, como o GDPR (Europa) e a LGPD (Brasil).

2) Melhoria da Precisão:

Ao combinar dados de diferentes fontes no Data Clean Room, as empresas podem obter uma visão mais completa e precisa do comportamento do consumidor, resultando em estratégias de marketing mais eficientes.

3) Colaboração eficiente:

Varejistas, agências de publicidade e outros stakeholders podem colaborar entre si de forma mais eficiente, compartilhando insights e informações sem comprometer a segurança dos dados.

E como isso funciona no dia a dia?

Para garantir que as empresas estejam respaldadas pelas regulações de privacidade de dados, o Data Clean Room segue procedimentos específicos divididos em algumas fases: 

Ingestão de dados 

É o momento no qual ambas as partes envolvidas na interação de dados alimentam o CDR com informações necessárias. 

Esse conjunto de ativos “data” pode ser coletado de dados primários, através de um CRM, por exemplo, ou de terceiros, com dados adquiridos de empresas de coleta de informação. 

O time responsável pela estratégia de dados agrega ao DCR tudo o que deseja compartilhar e, a partir de consentimento expresso, todos os associados ao DCR podem acessar as informações. 

Enriquecimento

Assim como em qualquer processo de tratamento de dados, não basta uma coleta desenfreada dessas informações. 

Afinal, sem qualificação dados são apenas dados e não produzem conexões. 

Por isso, nesta fase há um processo de conexão e enriquecimento da informação, com correlações traçadas entre diferentes tipos de dados e fontes, para que as potenciais ligações sejam estabelecidas. 

Analytics 

Aqui é onde serão identificadas as  interseções, sobreposições e atribuições da cadeia de dados que foi trabalhada nos momentos anteriores. 

Podemos dizer que o “analytics” marca o momento no qual os profissionais da área passam a ter insights valiosos dos dados exibidos. 

Aplicação no marketing 

Depois de tudo isso, o dever do marketing é pinçar quais dados e insights são verdadeiramente relevantes para a empresa e quais são mais alinhados ao propósito e objetivo do negócio. 

É necessário definir as ações a serem traçadas, como testes A/B para experiência do público, estratégias multiplataforma, análise de campanhas anteriores, entre outras. 

➡️ Leia também: Como o varejo pode se preparar para as mudanças do comportamento do consumidor?

Dicas de aplicações práticas no varejo:

Veja como o Data Clean Room age na prática do varejo.

Personalização de ofertas:

Com dados limpos e precisos, os varejistas podem personalizar ofertas e promoções de maneira eficiente, atendendo às necessidades específicas dos clientes. Claro, para isso é fundamental conhecer o público e a audiência do negócio.

Otimização da experiência do cliente:

Compreender o comportamento do cliente em diversos canais permite otimizar a sua experiência, desde a navegação online até a compra na loja física.

Publicidade direcionada:

Os anunciantes podem criar campanhas publicitárias mais direcionadas, atingindo os segmentos de audiência certos com mensagens relevantes.

Três principais tipos de Data Clean Room

As empresas varejistas precisam escolher qual estrutura e administração desejam para o seu ambiente Data Clean Room, compreendendo seus ônus e bônus. 

Os tipos, geralmente, se referem à arquitetura e ao funcionamento do ambiente de análise de dados e há algumas diferenciações entre eles.

Veja o caso de três dessas possibilidades: 

1) On-Premise Data Clean Room:

Neste cenário, o ambiente seguro para análise de dados é criado e mantido nas próprias instalações da empresa (on-premise). Isso dá à empresa um controle direto sobre a infraestrutura, mas também exige recursos significativos para manter a segurança.

2) Cloud-Based Data Clean Room:

O ambiente seguro é configurado em uma infraestrutura de nuvem, proporcionando flexibilidade e escalabilidade. Isso é especialmente útil quando as partes envolvidas na análise estão geograficamente dispersas.

3) Third-Party Data Clean Room:

Uma empresa pode optar por usar um provedor terceirizado especializado em Data Clean Room. Isso pode ser benéfico em termos de eficiência, segurança e conformidade, pois esses provedores têm expertise específica em garantir ambientes seguros.

Os três tipos acima representam diferentes abordagens para a implementação de DCR, cada uma com suas próprias vantagens e considerações, cabe ao time de marketing compreender qual é o melhor para a sua demanda específica. 

➡️ Leia também: Conversão do varejo na era dos dados: como empresas devem se comportar para vender mais 

Conheça o Data Clean Room mais seguro do mercado.

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Além disso, a ferramenta disponibiliza informações precisas a respeito do comprador da sua marca, bem como dados do setor para insights valiosos. Tudo isso de forma totalmente segura e em conformidade com a LGPD. 

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